人工智能行业必读：2019年AI人才报告

人工智能行业分析报告【引言】人工智能（Artificial Intelligence, AI）是近年来兴起的热门领域，其发展引发了广泛的关注和讨论。

本文将对人工智能行业进行详细分析，包括市场规模、应用领域、发展趋势等，并对未来的发展进行展望。

【行业背景】随着计算机技术的不断进步，人工智能得以快速发展。

人工智能技术已经广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、教育、交通等。

在信息化时代的背景下，人工智能的应用前景巨大。

【市场规模】人工智能市场呈现出迅猛增长的态势。

根据市场研究公司的数据，2019年全球人工智能市场规模达到XX亿美元，预计到2025年将增长至XX亿美元。

人工智能市场规模的不断扩大，反映了人们对其应用潜力的认可。

【应用领域】人工智能技术在各个领域都有广泛的应用。

在金融领域，人工智能可以实现风险评估、智能投资等功能，提高金融机构的效益。

在医疗领域，人工智能可以协助医生进行疾病诊断、药物研发等工作，提高医疗水平。

在教育领域，人工智能可以个性化教学、智能辅导等方面发挥作用，提高教学效果。

在交通领域，人工智能可以实现智能驾驶、交通管理等功能，提高交通安全性。

人工智能的应用领域将继续扩展，给各个行业带来巨大变革。

【发展趋势】人工智能行业的发展呈现出以下几个趋势：1. 多领域融合：人工智能将和其他技术领域如大数据、物联网等相结合，形成更加复杂、智能的系统，实现更广泛的应用。

2. 个性化定制：人工智能将根据个体的需求和习惯，提供个性化的服务和产品，进一步满足用户的需求。

3. 增强学习能力：人工智能将不断学习和积累经验，增强其自主决策和问题解决能力，具备更高的智能水平。

4. 行业协同创新：人工智能将推动各行业之间的合作和创新，实现资源共享、信息互通，推动整个产业的发展。

5. 隐私保护和伦理问题：人工智能的发展也带来了隐私保护和伦理问题的考验，制定相关法规和规范，保护用户的隐私权和数据安全至关重要。

【未来展望】人工智能行业将持续保持快速发展的势头，其应用领域和市场规模将进一步扩大。

人工智能人才报告：研究和评估人工智能领域的人才供需情况引言：随着人工智能技术的不断发展，对于人工智能领域的人才需求也日益增长。

本文通过研究和评估人工智能领域的人才供需情况，分析当前人才市场的现状以及未来的趋势，旨在为相关人才和企业提供一定的参考。

一、人工智能领域的人才需求人工智能技术的快速发展使得企业对于拥有相关专业知识和技能的人才呼声越来越高。

例如，机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的专业人才是目前市场上最受欢迎的。

不仅如此，人工智能领域的跨学科人才，如数据科学家、人机交互设计师等，也备受企业追捧。

二、人工智能领域的人才供应虽然人工智能领域的人才需求大幅上升，但人才供应却仍然相对不足。

目前，全球范围内拥有人工智能技术的高端人才数量较为稀缺。

此外，即便是高校本科及研究生教育也未能满足人工智能人才的需求，人工智能专业的师资力量仍然不足。

三、人工智能领域的人才培养为了满足人工智能领域人才需求的增长，人才培养是至关重要的一环。

除了加强高校人工智能专业的设置与培养，企业和学术机构也需积极开展人才培训和科研合作，以提升人才培养的质量和效率。

四、人工智能领域的人才激励机制为了吸引更多优秀人才进入人工智能领域，建立合理的人才激励机制势在必行。

政府可以通过制定相关政策，鼓励企业加大人才引进和培养的力度，同时提供相应的奖励和支持措施。

另外，企业也需建立完善的薪酬体系和职业发展通道，以吸引和留住优秀人才。

五、人工智能领域的人才国际交流人工智能技术的发展是一个国际性的合作过程，跨国间的人才交流合作是必不可少的。

为了推动人才国际交流，政府可以提供更加便利的签证政策和科研资金支持，促进人工智能相关人才的国际合作与共享。

六、人工智能领域的人才发展前景随着人工智能技术市场的进一步拓展，人工智能相关人才的发展前景非常广阔。

从目前的数据来看，人工智能领域的工资水平相对较高，职业发展空间广阔，加上人工智能技术发展的快速性，使得该领域成为吸引优秀人才的热门行业。

中国人工智能人才培养报告
随着人工智能技术的快速发展，全球范围内的人才竞争也越来越激烈。

中国作为世界上最大的人口国家和经济体之一，人工智能人才的培养也成为了国内的重要议题。

本报告主要从以下几个方面分析中国人工智能人才的现状和未
来发展趋势：
一、人工智能人才的现状
近年来，中国在人工智能领域取得了长足进展，各类高校、研究机构和企业纷纷加大了对人工智能人才的培养和招聘力度。

目前，中国人工智能人才的总数已经超过20万人，其中博士毕业生约1.2万人。

二、人工智能人才的培养方式
人工智能人才的培养方式一般包括高校教育、企业培训和自学等多种途径。

在高校教育方面，人工智能相关专业的开设越来越普遍，同时也有越来越多的研究生和博士生选择深入研究人工智能领域。

在企业培训方面，一些大型互联网公司和科技企业也纷纷推出了人工智能培训计划，吸引了大量学习者。

此外，由于人工智能技术的开放性和易于获取性，越来越多的人通过自学和网络教育等方式学习和掌握人工智能技术。

三、人工智能人才的未来发展趋势
随着人工智能技术的不断发展和普及，对人工智能人才的需求也将越来越大。

未来，人工智能人才的培养将更加注重技术实践和应用
能力的提升，同时也需要更多的跨学科人才和复合型人才。

此外，人工智能人才的国际化和多元化也将成为未来的趋势。

总之，中国作为人工智能领域的新兴大国，人工智能人才的培养和发展将成为国家发展的重要战略。

我们需要更加注重人工智能人才的培养和引进，为未来的人工智能应用和产业发展提供强有力的支持。

全球AI领域人才报告一、引言近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为全球科技领域的热点话题。

AI的迅速发展和广泛应用，已经对世界各个行业产生了深远的影响。

在这个快速发展的背景下，AI领域的人才需求也愈发迫切。

本文将针对全球AI领域的人才现状进行分析，并提出相应的建议。

二、全球AI领域人才现状1. AI领域人才需求快速增长随着AI应用的扩大，全球AI领域的人才需求呈现爆发式增长。

从大型科技公司到初创企业，都在争相招聘AI人才。

根据统计数据显示，全球AI领域的招聘需求每年以30%以上的速度增长。

2. 人才供给不足与此同时，全球AI领域的人才供给却相对有限。

AI领域需要具备深度学习、机器学习、自然语言处理等专业知识和技能的人才，但这样的人才数量远远不够满足市场需求。

3. 技术发达国家领先从全球范围来看，技术发达国家在AI领域的人才积累较为丰富。

美国、中国、英国等国家都在AI领域占据重要地位，这些国家的高校和科研机构培养了大量的AI人才。

然而，这些国家的AI人才也面临激烈的竞争，大量优秀人才被一线科技巨头所吸引。

三、提升全球AI领域人才水平的建议1. 加强教育培训为了提升全球AI领域的人才水平，各国应该加强相关的教育培训。

高校应该开设更多AI相关的专业和课程，培养更多的AI人才。

此外，还应该鼓励企业与高校、科研机构合作，提供实践机会和实习项目，让学生能够更好地将理论知识应用于实际项目中。

2. 加强国际合作AI是全球性的挑战，需要全球范围内的合作来解决。

各国应该加强合作，共享资源和经验。

例如，可以建立国际性的AI人才交流平台，促进不同国家之间的人才流动，让优秀的AI人才能够在全球范围内发挥作用。

3. 推动创新研究创新研究是培养高水平AI人才的关键。

各国应该加大在AI领域的研究投入，鼓励科研机构和企业进行合作研究。

同时，也应该加强知识产权保护，保护创新成果的权益，进一步激发AI领域的创新活力。

AI在人才招聘中的应用调研报告在当今数字化快速发展的时代，人工智能（AI）的应用领域不断拓展，其中人才招聘领域也受到了显著影响。

为了深入了解 AI 在人才招聘中的实际应用情况，我们进行了本次调研。

一、AI 在人才招聘中的应用现状1、简历筛选与匹配过去，人力资源部门需要人工浏览大量简历来筛选出符合要求的候选人，这是一项耗时且容易出错的工作。

如今，AI 技术能够快速解析简历中的关键信息，如工作经验、技能、教育背景等，并根据预设的条件进行匹配和筛选。

这大大提高了筛选的效率和准确性，减少了人力资源部门的工作量。

2、人才测评与评估AI 可以通过在线测试、视频面试等方式对候选人进行多维度的评估。

例如，利用自然语言处理技术分析候选人的回答内容、语音语调、肢体语言等，从而更全面地了解其能力、性格特点和职业态度。

3、招聘流程自动化从招聘信息的发布、简历收集、筛选到面试安排，AI 能够实现整个招聘流程的自动化管理。

这不仅提高了招聘的速度，还降低了人为因素对流程的干扰，使招聘过程更加规范和公正。

二、AI 在人才招聘中带来的优势1、提高效率传统的招聘方式往往需要耗费大量的时间和人力，而 AI 能够在短时间内处理大量的数据和信息，快速筛选出潜在的合适候选人，极大地缩短了招聘周期。

2、降低成本通过减少人工参与的环节，企业可以节省招聘过程中的人力成本、时间成本和资源成本。

3、提高准确性AI 基于大数据和算法进行分析和判断，能够避免人为的主观偏见和错误，提供更客观、准确的评估结果。

4、优化人才库管理AI 可以对企业的人才库进行智能分类和管理，方便随时检索和调用，为未来的招聘需求提供有力支持。

三、AI 在人才招聘中面临的挑战1、数据质量和隐私问题AI 的准确性依赖于大量的数据，如果数据质量不高或者存在偏差，可能会导致错误的筛选结果。

同时，处理候选人的个人数据也涉及到隐私保护的问题，企业需要确保合规使用数据。

2、缺乏人际互动招聘过程中的人际互动对于了解候选人的综合素质和文化适应性非常重要，AI 在这方面存在一定的局限性。

人工智能专门化人才需求调研报告背景随着人工智能技术的迅猛发展和广泛应用，对人工智能专门化人才的需求也日益增加。

为了解当今人工智能领域对专门化人才的需求情况，进行了一项调研。

调研方法本次调研采用问卷调查的方式，针对人工智能领域的企业和研究机构，以及相关从业人员，进行了调研，并收集了调研数据。

调研结果根据收集的数据和分析，我们得出以下结论：1. 人工智能专门化人才的需求呈现快速增长的趋势。

2. 目前最受欢迎的人工智能专门化人才岗位包括：机器研究工程师、数据科学家、自然语言处理专家等。

3. 人工智能专门化人才的技能要求主要集中在以下方面：- 熟悉机器研究和深度研究算法。

- 掌握大数据处理和分析的技能。

- 具备编程和数据建模能力。

4. 人工智能专门化人才的需求集中在以下领域：- 金融科技- 医疗健康- 零售行业- 智能制造- 交通运输- 教育科技5. 目前市场上存在着对人工智能专门化人才的供应不足的情况，这为有相关技能的求职者提供了广阔的就业机会。

建议鉴于人工智能专门化人才的需求与供应不平衡的状况，我们建议：1. 高校和培训机构应加大对人工智能领域的教育和培训力度，培养更多的人工智能专门化人才。

2. 企业应该加大对人工智能专门化人才的引进和培养，以满足自身的发展需求。

3. 政府应支持相关政策和资金，促进人工智能专门化人才的培养和发展。

结论人工智能专门化人才需求呈现快速增长的趋势，目前供应不足。

通过加强教育培训、企业引进和政府支持，可以缓解人工智能专门化人才短缺的问题，促进人工智能产业的发展。

人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告1.引言随着人工智能技术的快速发展，人工智能智能技术应用专业的需求逐渐增大。

为了更好地了解该专业的人才需求，本报告进行了深入的调研和分析。

通过与相关企业、行业专家和高校教授的交流，以及对相关招聘信息的梳理，对人才需求、技能要求和培养策略进行了探讨。

2.人才需求概述根据调研结果，目前人工智能智能技术应用专业的人才需求主要集中在以下几个方面：2.1 机器学习工程师机器学习是人工智能的重要分支，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

机器学习工程师是负责设计、开发和优化机器学习算法的专门人才。

2.2 深度学习工程师深度学习是人工智能的最前沿领域，具有强大的数据处理能力和模式识别能力。

深度学习工程师是负责设计、开发和优化深度学习算法的专门人才。

2.3 数据科学家数据科学家是负责数据处理、数据分析和数据挖掘的专门人才，能够利用大数据技术和机器学习算法，为企业的决策提供数据支持。

2.4 人工智能应用开发工程师人工智能应用开发工程师是负责将人工智能技术应用于具体业务场景的专门人才，需要具备软件开发和项目实施的能力。

3.人才技能需求分析根据调研结果，人工智能智能技术应用专业的人才需要具备以下技能：3.1 编程能力人工智能技术需要具备一定的编程能力，如Python编程、C++编程等。

同时，也需要了解常用的开发框架和工具，如TensorFlow、PyTorch、Hadoop等。

3.2 数据处理能力人工智能技术需要处理大量的数据，因此需要具备一定的数据处理能力，如数据清洗、特征提取、数据可视化等。

3.3 算法设计能力人工智能技术的核心是算法设计，因此需要具备一定的算法设计能力，包括机器学习算法、深度学习算法等。

同时，也需要了解常用的优化算法和模型选择方法。

3.4 领域知识能力人工智能技术需要与具体业务场景相结合，因此需要具备一定的领域知识能力，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

AI人才需求调研报告摘要：随着人工智能技术的快速发展，对于AI人才的需求日益增长。

本报告通过对市场需求、人才培养、行业趋势等方面的调研，分析了当前AI人才的供需状况，并提出了相关政策与发展建议。

通过本报告，希望能够促进AI人才的培养与发展，推动人工智能产业的健康发展。

一、市场需求分析AI技术的广泛应用引发了对于AI人才的需求高峰。

据调研数据显示，目前AI岗位的需求量呈现井喷式增长，市场对AI人才的迫切需求日益凸显。

尤其在互联网、金融、制造业等行业，对于AI人才更为追捧。

二、人才培养现状当前，AI人才的培养出现了供需不平衡的局面。

虽然高校和研究机构相继开设了相关专业，但培养的AI人才难以满足市场需求。

一方面，AI技术的更新换代速度较快，传统教育模式无法跟上市场的步伐；另一方面，AI领域的专业知识涵盖面广，传统的学科边界模糊，导致培养机制不够灵活。

三、人才供需势头分析人工智能技术的不断突破和应用，将进一步加剧AI人才的供需矛盾。

预计未来数年，AI领域将会迎来更多的机遇与挑战。

AI人才将成为企业重要的竞争力来源，市场对于高级AI人才的需求将持续上升。

四、行业趋势与发展建议1. 加强高校与企业合作：建立更紧密的校企合作机制，推动高校在AI人才培养方面的研究和实践。

2. 加快人才培养体系建设：构建多元化、灵活性强的AI人才培养体系，突破传统学科边界的约束。

3. 强化人才引进政策：制定政策吸引海外优秀AI人才，引进海外先进的技术与经验。

4. 提高人才待遇与发展空间：加大对AI人才的薪酬和福利支持，激发人才的积极性和创新能力。

5. 加强行业标准与规范制定：建立行业AI人才的评价标准和规范，促进人才的专业化和精细化发展。

结论：AI人才的供需矛盾已经成为制约人工智能产业健康发展的重要因素。

通过持续加大对于AI人才的培养和引进，建立完善的培养机制和评价标准，才能够更好地满足市场对于AI人才的需求。

同时，行业各方应加强合作，共同推动AI人才的培养与发展，为人工智能产业的快速发展提供更强有力的支撑。

2019年中国人工智能行业市场前景研究报告人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。

人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。

我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展，人工智能已上升国家战略。

《新一代人工智能发展规划》提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心”。

人工智能市场前景巨大，预计到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元。

为了更好的了解我国人工智能的发展，中商产业研究院特推出《2019年中国人工智能行业市场前景研究报告》。

报告从人工智能概况、人工智能发展环境、人工智能发展现状、人工智能重点企业四大方面剖析我国人工智能行业，并进一步预测人工智能的发展前景。

以下是报告详情：PART1：人工智能概况人工智能是利用数字计算机或者数字计算控制的机器模拟、延伸和拓展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

根据人工智能是否能正式的实现推理、思考和解决问题，可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。

从产业链来看，人工智能产业链主要有三个核心层：基础层、技术层及应用层。

在基础层方面，计算技术得到广泛的运用，为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，是一切人工智能应用得以实现的大前提；人工智能技术层，主要有语音识别、计算机视觉、深度学习领域。

人工智能应用非常广泛，目前金融、汽车、零售、大健康、安防、教育等领域都有涉及。

PART2：人工智能发展环境近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的政府工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国政府把人工智能上升到国家战略的决心。

2019人工智能AI行业 绩效专项调研报告序 言每年度的绩效考核已经成为人力资源部门的重要工作之一。

时至年末，薪酬网整理大量人力资源调研数据，形成绩效专项调研报告，支持到人力资源部门的年终考核工作。

让您了解到市场绩效考核发放的情况，希望能让人力资源部的绩效考核与发放做到公正，公平，受到员工肯定。

2018年度绩效专项调研报告是一份针对绩效部分的调研报告，以用人单位的角度调研分析了各部门，各行业的绩效发放金额、比例、频次等数据。

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中国薪酬网-数据部目 录一、各部门绩效调研分析二、各行业绩效调研分析三、各层级绩效占比分析四、各地区年终奖排名五、各行业年终奖排名六、绩效方案实施反馈调研七、薪酬网介绍行政部门分为值P25P50P75P90绩效部分金额6,5978,73512,46016,638薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比62.5% 5.2%22.9%9.4%一、各部门员工绩效调研分析6,5978,73512,46016,6382,0004,0006,0008,00010,00012,00014,00016,00018,000P25P50P75P90绩效部分金额62.5%5.2%22.9%9.4%绩效部分占比分为值P25P50P75P90绩效部分金额8,90812,54118,54923,286薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比60.4% 5.6%23.9%10.1%8,90812,54118,54923,2865,00010,00015,00020,00025,000P25P50P75P90绩效部分金额60.4%5.6%23.9%10.1%绩效部分占比分为值P25P50P75P90绩效部分金额15,01420,80729,16338,696薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比61.7% 5.3%23.6%9.4%15,01420,80729,16338,6965,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,00045,000P25P50P75P90绩效部分金额61.7%5.3%23.6%9.4%绩效部分占比分为值P25P50P75P90绩效部分金额24,43732,00643,69362,511薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比60.9% 5.2%23.1%10.7%24,43732,00643,69362,51110,00020,00030,00040,00050,00060,00070,000P25P50P75P90绩效部分金额60.9%5.2%23.1%10.7%绩效部分占比研发设计部门分为值P25P50P75P90绩效部分金额13,06918,34027,10436,076薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比66.2% 5.5%17.2%11.2%13,06918,34027,10436,0765,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,000P25P50P75P90绩效部分金额66.2%5.5%17.2%11.2%绩效部分占比生产部门分为值P25P50P75P90绩效部分金额11,78516,43023,57830,379薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比69.4% 5.9%13.5%11.2%11,78516,43023,57830,3795,00010,00015,00020,00025,00030,00035,000P25P50P75P90绩效部分金额69.4%5.9%13.5%11.2%绩效部分占比物流采购部门分为值P25P50P75P90绩效部分金额9,03912,61117,46624,617薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比63.5% 5.3%20.6%10.7%9,03912,61117,46624,6175,00010,00015,00020,00025,00030,000P25P50P75P90绩效部分金额63.5%5.3%20.6%10.7%绩效部分占比信息技术部门分为值P25P50P75P90绩效部分金额8,17710,86715,88121,213薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比67.1% 5.0%18.5%9.3%8,17710,86715,88121,2135,00010,00015,00020,00025,000P25P50P75P90绩效部分金额67.1%5.0%18.5%9.3%绩效部分占比运营部门分为值P25P50P75P90绩效部分金额12,84018,27725,49135,889薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比67.7% 5.0%15.0%12.2%12,84018,27725,49135,8895,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,000P25P50P75P90绩效部分金额67.7%5.0%15.0%12.2%绩效部分占比综合管理部门分为值P25P50P75P90绩效部分金额17,03324,02334,10745,746薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比63.2% 5.6%21.5%9.7%17,03324,02334,10745,7465,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,00045,00050,000P25P50P75P90绩效部分金额63.2%5.6%21.5%9.7%绩效部分占比二、各行业员工绩效调研分析高科技行业分为值P25P50P75P90绩效部分金额23,49432,64848,03263,531薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比66.2% 5.5%16.6%11.8%23,49432,64848,03263,53110,00020,00030,00040,00050,00060,00070,000P25P50P75P90绩效部分金额66.2%5.5%16.6%11.8%绩效部分占比制造行业分为值P25P50P75P90绩效部分金额9,57513,17119,29925,529薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比68.9% 5.3%16.5%9.3%9,57513,17119,29925,5295,00010,00015,00020,00025,00030,000P25P50P75P90绩效部分金额68.9%5.3%16.5%9.3%绩效部分占比医药/生物行业分为值P25P50P75P90绩效部分金额14,07218,32824,96834,002薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比60.3% 5.5%24.6%9.6%14,07218,32824,96834,0025,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,000P25P50P75P90绩效部分金额60.3%5.5%24.6%9.6%绩效部分占比消费品行业分为值P25P50P75P90绩效部分金额12,28216,30623,74630,797薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比68.8% 5.1%14.8%11.3%12,28216,30623,74630,7975,00010,00015,00020,00025,00030,00035,000P25P50P75P90绩效部分金额68.8%5.1%14.8%11.3%绩效部分占比房地产/建筑行业分为值P25P50P75P90绩效部分金额30,35340,63956,10779,723薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比63.9% 5.2%20.9%10.0%30,35340,63956,10779,72310,00020,00030,00040,00050,00060,00070,00080,00090,000P25P50P75P90绩效部分金额63.9%5.2%20.9%10.0%绩效部分占比分为值P25P50P75P90绩效部分金额25,41335,16651,04365,013薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比62.0% 5.4%21.4%11.1%25,41335,16651,04365,01310,00020,00030,00040,00050,00060,00070,000P25P50P75P90绩效部分金额62.0%5.4%21.4%11.1%绩效部分占比分为值P25P50P75P90绩效部分金额18,05223,84034,93143,275薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比68.0% 6.0%13.9%12.1%18,05223,84034,93143,2755,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,00045,00050,000P25P50P75P90绩效部分金额68.0%6.0%13.9%12.1%绩效部分占比服务行业分为值P25P50P75P90绩效部分金额6,0598,63311,66816,778薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比66.0% 5.2%17.5%11.3%6,0598,63311,66816,7782,0004,0006,0008,00010,00012,00014,00016,00018,000P25P50P75P90绩效部分金额66.0%5.2%17.5%11.3%绩效部分占比广告传媒行业分为值P25P50P75P90绩效部分金额14,50420,55028,08237,779薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比60.4% 5.5%25.2%8.9%14,50420,55028,08237,7795,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,000P25P50P75P90绩效部分金额60.4%5.5%25.2%8.9%绩效部分占比能源化工行业分为值P25P50P75P90绩效部分金额12,31617,15425,22533,514薪酬项目基本工资补贴收入绩效收入福利收入绩效部分占比62.8% 5.5%19.7%12.0%12,31617,15425,22533,5145,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,000P25P50P75P90绩效部分金额62.8%5.5%19.7%12.0%绩效部分占比三、各层级绩效占比分析各层级绩效平均收入P25P50P75P90高管层144,622202,184279,093393,656总监层87,163123,837171,116229,867经理层62,37882,779119,041151,568主管层38,35352,71676,39396,835专业技术层30,68540,68157,79280,458一般员工层14,31218,97426,71836,187各层级绩效平均收入基本工资补贴收入绩效收入福利收入高管层48.6% 4.6%41.7% 5.1%总监层53.1% 4.1%36.9% 5.9%经理层63.2% 5.6%23.7%7.4%主管层67.3% 5.3%18.3%9.2%专业技术层72.4% 6.0%10.5%11.0%一般员工层70.5% 6.6%10.9%12.0%0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%高管层总监层经理层主管层专业技术层一般员工层41.7%36.9%23.7%18.3%10.5%10.9%基本工资补贴收入绩效收入福利收入四、各地区员工年终奖排名员工层绩效平均收入北京上海广州深圳天津22,39224,04119,57425,79919,601重庆成都西安杭州南京17,40017,82215,06317,99416,644五、各行业员工年终奖排名员工层绩效平均收入高科技制造医药消费品房地产建筑18,0838,27010,16810,20523,202金融汽车服务广告传媒能源化工23,78711,9725,17810,81610,886223922404119574257991960117400 178221506317994166445,00010,00015,00020,00025,00030,000北京上海广州深圳天津重庆成都西安杭州南京18083827010168 1020523202 2378711972517810816108865,00010,00015,00020,00025,000六、绩效方案实施情况调研1.公司是否有清晰的绩效目标和制度项目没有有但不完善有且较清晰清晰完善占比 6.7%44.2%37.9%11.2%2.员工绩效目标完成率项目基本无法完成基本完成完成良好全部完成占比18.1%54.7%21.9% 5.4%6.7%44.2%37.9%11.2%公司分布情况18.1%54.7%21.9%5.4%公司分布情况3.员工对绩效目标的感受项目流于形式有一定作用能起到激励效果动力十足占比38.9%25.0%24.5%11.6%4.绩效收入为几个月的基本工资水平？项目1个月以下1个月2个月3个月及以上占比24.0%32.4%33.1%10.6%38.9%25.0%24.5%11.6%公司分布情况24.0%32.4%33.1%10.6%公司分布情况5.单个员工绩效考核目标平均数量项目3个及以下3-5个5-7个7个以上占比9.8%39.3%37.9%13.0%6.绩效考核频次项目一月一次一季度一次半年一次一年一次占比25.7%36.4%25.5%12.4%9.8%39.3%37.9%13.0%公司分布情况25.7%36.4%25.5%12.4%公司分布情况7薪酬网简介7.1 关于薪酬网中国薪酬网，专业人力资源薪酬数据服务提供商。